So wählen Sie einen KI-Agenten aus: Ein Leitfaden für Unternehmen

Support-Teams stehen von allen Seiten unter Druck. Kund:innen erwarten schnellere Antworten, Mitarbeiter:innen erwarten einen reibungsloseren internen Support und Führungskräfte müssen den Service skalieren, ohne den Personalbestand zu erhöhen. Hier verändert agentische KI das Gespräch.

Mit dem richtigen KI-Agenten verbessern Serviceteams sowohl die Customer Experience als auch die Employee Experience. Wenn KI Routineanfragen übernimmt, gewinnen menschliche Servicekräfte mehr Zeit für komplexe, hochwertige Aufgaben. Bessere Tools für Servicekräfte reduzieren Burnout, verbessern die Servicequalität und schaffen ein stärkeres Erlebnis für alle Beteiligten.

Die Auswahl des richtigen KI-Agenten für Ihre Serviceanforderungen kann Ihrem Team einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Dieser Leitfaden zeigt auf, wie Sie KI-Agenten für Kundensupport, Vertrieb und Betrieb bewerten, auswählen und bereitstellen.

Nutzen Sie die folgenden Anweisungen und Frameworks, um eine KI-Lösung zu finden, die zu Ihren Zielen passt und eine skalierbare, erfolgreiche Automatisierung unterstützt.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Definieren Sie Ihre KI-Agenten-Ziele und Erfolgsmetriken
• Bewerten Sie Ihre bestehenden Systeme und Datenquellen
• Stimmen Sie Teamfähigkeiten und Budget auf die KI-Agenten-Architektur ab
• Bauen und testen Sie einen eingegrenzten KI-Agenten-Prototypen
• Planen Sie laufende Betriebsabläufe und menschliche Aufsicht
• Praktische Tipps für die Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle
• Häufig gestellte Fragen
• Wählen Sie einen KI-Agenten, der für den praxisnahen Support entwickelt wurde

Definieren Sie Ihre KI-Agenten-Ziele und Erfolgsmetriken

Erfolgreiche Bereitstellungen von KI-Agenten beginnen mit klaren geschäftlichen Zielen. Ohne definierte Ergebnisse ist es schwierig, Anbieter zu bewerten, Optionen zu vergleichen oder den Return on Investment nachzuweisen.

Beginnen Sie damit, das Problem zu identifizieren, das der KI-Agent lösen soll. Zu den häufigen Anwendungsfällen gehören die Lösung von Kundenanfragen, Ticket-Triage, Transaktionsverarbeitung, Onboarding-Support und Workflow-Automatisierung. Jeder Anwendungsfall sollte mit einem messbaren Ergebnis verbunden sein, wie etwa schnelleren Antwortzeiten, höheren Lösungsquoten, niedrigeren Eskalationsraten oder einer verbesserten Produktivität der Mitarbeiter:innen.

Definieren Sie vor der Bewertung von Anbietern die erwarteten Eingaben und Ausgaben. Beispielsweise könnte ein Finanz-Workflow so aussehen: E-Mail + PDF → extrahierte Rechnungsfelder. Ein Mitarbeiterservice-Workflow könnte lauten: Anfrage von Mitarbeiter:innen → Genehmigungs-Workflow → abgeschlossene Aktion. Diese Definitionen erleichtern das Testen und Messen des Agentenverhaltens.

Bewerten Sie Ihre bestehenden Systeme und Datenquellen

Eine starke Strategie zur KIAutomatisierung- basiert auf verbundenen Daten. Wenn Agenten der Zugriff auf geprüftes Wissen oder den Systemkontext fehlt, geben sie möglicherweise unvollständige Antworten oder leiten Anliegen falsch weiter. Das bedeutet, dass agentische KI die richtigen Systeme, Daten und Kontexte benötigt, bevor sie Anliegen zuverlässig lösen oder Workflows abschließen kann. Daher sollte Ihr Kaufprozess mit einer klaren Sicht auf Ihren Technologie-Stack beginnen.

Erfassen Sie die Systeme, auf die Ihr KI-Agent möglicherweise zugreifen muss. Dazu können Ihr CRM, Ihre Wissensdatenbank, Ihr Ticketsystem, Ihre E-Mail-Plattform, APIs, Dokumentenspeicher und interne Workflow-Tools gehören. Identifizieren Sie dann, wo der Agent Informationen abrufen, Datensätze aktualisieren, Aktionen auslösen oder Arbeit an einen Menschen eskalieren muss.

Stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Punkte vor der Bewertung von Anbietern abhaken:

• Inventarisieren Sie aktuelle Systeme und Datenquellen.
• Identifizieren Sie, welche Systeme mit dem KI-Agenten verbunden werden müssen.
• Kennzeichnen Sie sensible Daten oder Systeme, die der DSGVO, HIPAA oder anderen Anforderungen unterliegen.
• Markieren Sie Systeme mit hohem Interaktionsvolumen von Kund:innen oder Mitarbeiter:innen.
• Priorisieren Sie Integrationen, die die Lösungsqualität, die Workflow-Fertigstellung oder die Eskalationsgenauigkeit verbessern.

Stimmen Sie Teamfähigkeiten und Budget auf die KI-Agenten-Architektur ab

Die beste KI-Agenten-Architektur hängt von Ihren geschäftlichen Anforderungen, technischen Ressourcen, Governance-Bedürfnissen und Ihrem Budget ab. Wählen Sie ein Modell, das Ihre Teams realistisch bereitstellen, warten und skalieren können.

Einige Teams benötigen eine schnelle Einrichtung und geringen technischen Aufwand. Andere benötigen tiefe Anpassung, erweiterte Governance oder komplexe Integrationen. Die richtige Architektur sollte sowohl zu Ihren aktuellen Fähigkeiten als auch zu Ihrer langfristigen Servicestrategie passen.

Bedenken Sie, dass die Gesamtkosten (Total Cost of Ownership) genauso wichtig sind wie die erste Rechnung. Bewerten Sie Softwarelizenzierung, Infrastruktur, Integrationsarbeit, laufende Wartung, Governance-Anforderungen und Fähigkeitenschulungen. Eine günstigere Bereitstellungsoption kann teuer werden, wenn sie erhebliche Entwicklungsarbeit oder ständige manuelle Aufsicht erfordert.

Preismodelle variieren ebenfalls. Einige Plattformen berechnen pro Benutzer:in, pro Konversation, pro Aufgabe oder pro gelöstem Ergebnis (ergebnisbasierte Preisgestaltung). Für Serviceteams verlagert ein ergebnisbasierter Service den Fokus von der Aktivität auf messbare Ergebnisse. Überprüfen Sie Abrechnungsregeln sorgfältig, insbesondere für Eskalationen, abgebrochene Sitzungen, unvollständige Aufgaben und Kosten pro Falllösung, während die Automatisierung skaliert.

Bauen und testen Sie einen eingegrenzten KI-Agenten-Prototypen

Ein Prototyp ermöglicht es Ihnen, einen funktionierenden KI-Agenten vor einem breiteren Rollout an einem begrenzten Satz von Realszenarien zu testen. Diese Phase validiert die Machbarkeit, deckt Integrationslücken auf und gibt Teams eine klarere Leistungsbasis.

Beginnen Sie mit einem engen, hochwertigen Anwendungsfall. Wählen Sie 10–100 reale Anfragen, Workflows oder Transaktionen aus, die gängige Servicemuster repräsentieren. Das Ziel ist nicht, alles auf einmal zu automatisieren, sondern zu lernen, wie der KI-Agent unter realistischen Bedingungen arbeitet.

Es ist essenziell, Integrationspunkte zu testen, wie etwa:

• CRM-Systeme
• Ticket-Plattformen
• APIs
• Dokumentenspeicher
• Wissensdatenbanken
• Tools zur Workflow-Automatisierung

Integrationsfehler erzeugen oft mehr Bereitstellungsrisiken als das KI-Modell selbst. Ein Prototyp sollte zeigen, ob der Agent den korrekten Kontext abrufen, die richtige Aktion abschließen und mit ausreichend Details eskalieren kann, damit eine menschliche Servicekraft fortfahren kann.

Achten Sie beim Testen außerdem auf mehr als nur die Antwortqualität. Prüfen Sie, ob der Agent Unterbrechungen handhaben, mehrdeutige Anfragen klären und sich von fehlenden Informationen erholen kann. Testen Sie bei kundenorientierten Anwendungsfällen Tonalität, Eskalationsqualität und das Übergabeerlebnis. Testen Sie bei mitarbeiterorientierten Anwendungsfällen Genehmigungsabläufe, Berechtigungen und Kontrollen für sensible Daten.

Ein guter Prototyp sollte vier Hauptfragen beantworten:

• Kann der KI-Agent die Zielaufgabe abschließen?
• Kann er sicher auf die richtigen Daten zugreifen?
• Können Menschen sensible Aktionen überprüfen oder genehmigen?
• Kann das Team die Leistung klar messen?

Dieser Prozess gibt Teams auch eine praktische Möglichkeit, Anbieterversprechen mit der Live-Leistung zu vergleichen.

Planen Sie laufende Betriebsabläufe und menschliche Aufsicht

Die Einführung eines KI-Agenten ist erst der Anfang. Langfristiger Erfolg hängt von kontinuierlicher Überwachung, Governance und menschlicher Aufsicht ab. Zudem ist Transparenz beim KI-Verhalten essenziell, insbesondere in kunden- und mitarbeiterorientierten oder regulierten Umgebungen.

Teams müssen wissen, was der Agent getan hat, warum er gehandelt hat, welche Daten er verwendet hat und wann er eskaliert ist. Ohne Transparenz können Führungskräfte Risiken nicht verwalten oder die Leistung nicht verbessern.

Ein laufender Betriebsplan sollte Folgendes umfassen:

• Überwachung der Genauigkeit und Lösungsqualität
• Leistungs-Dashboards und Warnmeldungen
• Menschliche Überprüfungsinstanzen für sensible Entscheidungen
• Klare Eskalationspfade zu menschlichen Servicekräften
• Kostenüberwachung und Nutzungskontrollen
• Regelmäßige Optimierungszyklen
• Governance- und Compliance-Überprüfungen

Hier sollten KI-Agenten und menschliche Teams zusammenarbeiten. Agentische KI verwaltet repetitive Anfragen und strukturierte Workflows. Menschliche Servicekräfte bearbeiten sensible, emotionale, mehrdeutige oder risikoreiche Anliegen.

Qualitätssicherung wird ebenfalls wichtiger, wenn die Automatisierung skaliert. Teams benötigen eine Möglichkeit, reine KI-Interaktionen, rein menschliche Interaktionen und KI-unterstützte Interaktionen zu bewerten. Dies schafft ein vollständigeres Bild der Servicequalität und zeigt, wo Workflows, Wissen oder Eskalationspfade Aufmerksamkeit benötigen.

Praktische Tipps für die Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle

Erfolgreiche Bereitstellungen von KI-Agenten halten die Waage zwischen Autonomie und Aufsicht. Unternehmen sollten nicht darauf abzielen, Menschen vollständig aus dem Service zu entfernen – das Ziel sollte sein, der KI die richtige Ebene an Autorität für die richtige Aufgabe zu geben.

Beginnen Sie klein und erweitern Sie basierend auf den Ergebnissen. Frühe Piloten offenbaren oft Integrationsprobleme, Richtlinienlücken und Workflow-Verbesserungen, die während der Planung schwer zu erkennen sind. Ein stufenweiser Rollout gibt Teams Zeit, Wissen zu verfeinern, Berechtigungen anzupassen und das Vertrauen der Stakeholder zu gewinnen.

Nutzen Sie außerdem technische Schutzmaßnahmen, die Zuverlässigkeit und Kontrolle verbessern. Retrieval-Augmented Generation (RAG) verankert Antworten in geprüftem Wissen. Vektordatenbanken rufen relevante Richtlinien, Dokumentationen und Kontexte ab. Multimodale KI verarbeitet Dokumente, Formulare, Bilder und andere Datentypen für komplexere Workflows.

Schließlich bleibt die menschliche Überprüfung für risikoreiche Szenarien mit Kund:innen, Mitarbeiter:innen, Finanzen, Compliance oder Zugriffsrechten essenziell. Ein KI-Agent könnte eine Antwort zur Rückerstattung entwerfen, während ein Mensch Rückerstattungen über einem bestimmten Betrag genehmigt. Ein KI-Copilot kann Servicekräfte auch mit Kontext, vorgeschlagenen Antworten, nächsten Schritten und Automatisierungsempfehlungen führen. Dies schafft einen praktischen Pfad zur Steigerung der Produktivität, während die Kontrolle bei den Menschen bleibt.

Häufig gestellte Fragen

Wählen Sie einen KI-Agenten, der für den praxisnahen Support entwickelt wurde

Die Auswahl des richtigen KI-Agenten bedeutet die Auswahl einer Lösung, die die Geschwindigkeit für Kund:innen, die Servicekonsistenz und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter:innen verbessert, ohne die Governance zu opfern. Zendesk-KI-Agenten sind direkt in die Zendesk Resolution-Plattform integriert, sodass Teams den Service automatisieren, mit Kontext eskalieren und die Qualität über KI- und menschliche Interaktionen hinweg messen können. Beginnen Sie mit einer praktischen Testversion, um die Eignung zu validieren, reale Workflows zu testen und zu sehen, wie Zendesk-KI-Agenten Ihre Serviceziele unterstützen können.